高炉料面温度检测：多源信息可信度融合方法

"这篇论文是2012年由安剑奇、吴敏、何勇和曹卫华在中南大学信息科学与工程学院的研究成果，发表于《上海交通大学学报》第46卷第12期。研究主要关注的是如何解决高炉料面温度检测的准确性问题，提出了一种基于多源信息可信度的在线检测方法。通过融合不同类型的检测信息，利用可信度理论来计算高炉料面温度，该方法在实际应用中表现出能够精确检测温度，为复杂冶金过程的状态监测提供新途径。文章被归类为自然科学论文，涉及的技术领域包括自动控制、智能自动化和信息融合，具有较高的学术价值。" 正文: 高炉料面温度的准确检测对于整个钢铁生产过程至关重要，因为它直接影响到高炉的运行效率和安全性。传统的检测方法由于技术限制，往往无法提供足够准确的温度数据。为此，研究人员提出了一个创新的解决方案，即基于多源信息可信度的高炉料面温度在线检测方法。这种方法的核心是利用来自不同来源的信息，如红外热像、射线成像或传感器数据，这些信息各有其独特的特性和局限性。 首先，该方法针对高炉三种不同类型的信息源，分别进行温度估计。每种信息源都可能在特定条件下提供更可靠的数据，因此，单独对每种信息源的温度估计值进行分析和评估是非常必要的。例如，红外热像可以提供非接触式的表面温度测量，而射线成像则能穿透物料层，提供内部温度的估计。 然后，采用可信度理论对这些独立估计的温度值进行融合。可信度理论是一种处理不确定性和不完整性信息的有效工具，它可以根据各种信息源的历史表现、精度和可靠性来加权它们的贡献。通过这种方式，可以综合所有信息源的优势，得出一个更加准确且可靠的料面温度估计。 该方法在一家拥有2200立方米高炉的钢铁企业进行了实地验证，结果显示，提出的检测方法能够准确地反映高炉料面的实际温度，这证明了其在复杂工业环境中的有效性和实用性。这一突破为高炉操作者提供了更为精确的决策依据，有助于优化冶炼过程，减少能源浪费，提高生产效率，并有可能预防因温度失控导致的安全事故。 基于多源信息可信度的高炉料面温度检测方法不仅解决了传统检测技术的局限，还为复杂冶金过程的状态监测开辟了新的研究方向。这种方法的应用前景广阔，可推广至其他需要实时、精确温度监控的工业领域，为提高工业自动化水平和智能化程度奠定了坚实基础。